Also note that the presented agglom

Also note that the presented agglomerative clustering approach is not the only possible
solution for speaker clustering. This kind of approach is suitable in cases when all the audio
data are available in advance. When the data need to be processed simultaneously, e.g., in the
online processing of BN shows, other approaches need to be applied. The most common
approach in this case is a sequential clustering, which needs to resolve the same operating
issues as are present in an agglomerative clustering: what kind of data representation should
be applied, how should the clusters be modeled, and what similarity measure should be used?
Therefore, we decided to focus our research only on those components that are essential for
the good performance of the speaker clustering, regardless of the approach that is being used.

Kết quả (Việt) 1:

Cũng lưu ý rằng cách tiếp cận kết cụm agglomerative trình bày không phải là duy nhất có thểgiải pháp cho loa clustering. Kiểu cách tiếp cận này là thích hợp trong trường hợp khi tất cả âm thanhdữ liệu được cung cấp trước. Khi các dữ liệu cần phải được xử lý đồng thời, ví dụ, trong cácCác xử lý trực tuyến các BN cho thấy, phương pháp tiếp cận khác cần phải được áp dụng. Phổ biến nhấtcách tiếp cận trong trường hợp này là một tuần tự clustering, mà cần phải giải quyết các hoạt động tương tựCác vấn đề như có mặt trong một cụm agglomerative: những loại dữ liệu đại diện nênđược áp dụng, như thế nào nên các cụm được mô hình hóa, và biện pháp tương tự nên được sử dụng?Vì vậy, chúng tôi quyết định chỉ tập trung nghiên cứu của chúng tôi vào những thành phần cần thiết chohiệu suất tốt của loa clustering, bất kể các phương pháp đang được sử dụng.

Kết quả (Việt) 2:

Cũng lưu ý rằng cách tiếp cận phân nhóm agglomerative giới không phải là chỉ có thể
giải pháp cho loa clustering. Cách tiếp cận này là phù hợp trong trường hợp khi tất cả các âm thanh
dữ liệu có sẵn từ trước. Khi dữ liệu cần phải được xử lý đồng thời, ví dụ, trong
xử lý trực tuyến của BN cho thấy, phương pháp tiếp cận khác cần phải được áp dụng. Phổ biến nhất
cách tiếp cận trong trường hợp này là một phân nhóm tuần tự, mà cần phải giải quyết điều hành cùng một
vấn đề như đang hiện diện trong một phân nhóm agglomerative: loại biểu diễn dữ liệu nên
được áp dụng, làm thế nào các cụm nên được mô hình, và những gì biện pháp tương tự nên được sử dụng?
vì vậy, chúng tôi quyết định tập trung nghiên cứu của chúng tôi chỉ nêu lên các thành phần cần thiết cho
việc thực hiện tốt các cụm loa, bất kể phương pháp đang được sử dụng.